浅谈三分算法

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前置知识:

二分,函数(数学领域)。

二分

首先二分的能解决的,仅仅是 单调函数 求极值。什么叫做单调函数?即 (y)(x) 单调不减 或 单调不增 均可用二分解决。如图:

在这里插入图片描述

上图是函数 (y=frac{2}{3} x),显然可以用二分在函数上进行解决问题。

实际上二分的解决领域仅仅是 (y=kx) 类型的函数,二次及以上都不行了,反比例函数也不行了。

三分

辟谣

请不要以为我在开玩笑!确实有这样一个算法。

很多初学者会这样认为:

二分就是在 ([l,r]) 找到中点 ( ext{mid} = lfloor frac{l+r}{2} floor),把搜索范围每次减小一半。
三分就是在 ([l,r]) 找到三等分点 ( ext{m1} = lfloor frac{l+r}{3} floor , ext{m2} = lfloor frac{2(l+r)}{3} floor),把搜索范围每次变为 (frac{1}{3})
时间复杂度都是 (log) 级别的(只不过 (log_2)(log_3)),没有什么意义。
按照这个方法,我可以写出 (k) 分,写出 (log_k),不过复杂度还是 (log),都一样的,好难写!

三分不是你所谓的三分,它有一定的字面意思,但绝对不是这个意思!

二分和三分

首先我们来看一个函数:

在这里插入图片描述
如图为 (y = x^2 + x - 1) 的二次函数,取名为 (g).

一个问题:(x in [-5 , 5])(y) 的最小值为?(经典的单谷函数求最小值题)

假设我们二分,看是否能得到结果?能算下去吗?

第一步,(l=-5 , r = 5 , ext{mid} = 0),则 (g( ext{mid}) = -1).

此时你怎么操作呢?是 (l gets ext{mid}) 还是 (r gets ext{mid}) 呢?

你不知道你取到的中点是在答案左边还是在答案右边,这样你肯定求不出来了。

所以,这时,我们要开始了解三分了!

三分的实现

对于 ([l,r]),首先找到 (m1)(m2)(两个三等分点),把 (g(m1))(g(m2)) 进行比较。

当求的是最小值时:(g(m1) < g(m2)),则 (r=m2);否则 (l=m1).

当求的是最大值时:(g(m1) > g(m2)),则 (r=m2);否则 (l=m1).

如何理解呢?总之就是 离答案越近的就保留,离答案相对远的则作为下一次三分的端点。

还是那个题目:

(y = x^2 + x -1)(x in [-5,5]) 时的 (min(y)).

手算一下:

[y = x^2 + x - 1 = (x + frac{1}{2})^2 - frac{3}{4} ]

可得 $x = - frac{1}{2} 时 (y) 取到最小值为 (- frac{5}{4}).

这个结果将用于检验我们的三分过程。(这里三分保留 (2) 位小数方便手算)

第一步 (m1 = -1.67 , m2 = 1.67),你发现 (m1) 更接近,于是 (l = -5 , r = 1.67).

第二步 (m1 = -2.77 , m2 = -0.55),你发现 (m2) 更接近,于是 (l = -2.77 , r = 1.67).

第三步 (m1 = -1.29 , m2 = 0.19),你发现 (cdots cdots)

贴一下程序计算的结果:(每次输出 (l,r) 的值)

/*
程序保留了 11 位小数的精度,本题只需要 6 位精度
-5 5
-5 1.66667
-2.77778 1.66667
-1.2963 1.66667
-1.2963 0.679012
-1.2963 0.0205761
-0.857339 0.0205761
-0.857339 -0.272062
-0.662247 -0.272062
-0.662247 -0.402124
-0.575539 -0.402124
-0.575539 -0.459929
-0.537002 -0.459929
-0.537002 -0.48562
-0.519875 -0.48562
-0.508456 -0.48562
-0.508456 -0.493232
-0.503382 -0.493232
-0.503382 -0.496615
-0.503382 -0.498871
-0.501878 -0.498871
-0.500876 -0.498871
-0.500876 -0.499539
-0.50043 -0.499539
-0.50043 -0.499836
-0.500232 -0.499836
-0.5001 -0.499836
-0.5001 -0.499924
-0.500041 -0.499924
-0.500041 -0.499963
-0.500015 -0.499963
-0.500015 -0.499981
-0.500015 -0.499992
-0.500008 -0.499992
-0.500008 -0.499997
-0.500004 -0.499997
-0.500002 -0.499997
-0.500002 -0.499999
-0.500001 -0.499999
-0.500001 -0.5
-0.5 -0.5
*/

最后得到 (x = - frac{1}{2}) 为最小值,计算即可。

是不是很妙?

代码实现

这里有一些细节。

你不能直接写 l = r,那样你肯定会因为奇怪的精度问题而陷入死循环。

所以,我们应当设置一个极小的常数为 (s)(l+s geq r) 即认为 (l=r),可以用 (s) 的精度来调整三分的精度。 本题 (s = 10^{-11}) 已足够。当然只要在计算机能承受的精度之内 就没有问题(最多 (10^{-14}) ~ (10^{-16}))了。

关于设置极小值的问题,越小越好,只要不超过计算机能承受的范围(不是指 ( ext{string}) 的范围啊)即可,一般 -0x7fffffff 是简单粗暴的操作。当然 -1e16 也是可以的。总之不要因为最小值耽误了整个程序的正误啊!

最后贴一个模板(伪代码):

while(l + (1e-11) < r) { //这里写的是单谷函数求最小值
	lmid = l + (r-l) / 3;
	rmid = r - (r-l) / 3;
	if(calc(lmid) <= calc(rmid)) r = rmid;
	else l = lmid;
}
/* */
while(l + (1e-11) < r) { //这里写的是单峰函数求最大值
	lmid = l + (r-l) / 3;
	rmid = r - (r-l) / 3;
	if(calc(lmid) >= calc(rmid)) r = rmid;
	else l = lmid;
}

掌握了模板,可以去写一些板子题啦!

课后习题

LOJ #10013. 「一本通 1.2 例 3」曲线

原文地址:https://www.cnblogs.com/bifanwen/p/13302019.html